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高维回归
1 个回复 - 671 次查看 请问各位大佬，非平衡面板下，如果reghdfe的显著性比xtreg的显著性要好，可以使用reghdfe的回归结果吗。但是就是会造成每次回归的样本量不相同（因为reghdfe会删掉只有一年的数据 singleton observations）2024-2-7 10:14 - 尘世浮沉ya - Stata专版
1 个回复 - 671 次查看 请问各位大佬，非平衡面板下，如果reghdfe的显著性比xtreg的显著性要好，可以使用reghdfe的回归结果吗。但是就是会造成每次回归的样本量不相同（因为reghdfe会删掉只有一年的数据 singleton observations）2024-2-7 10:14 - 尘世浮沉ya - Stata专版
基于线性规划的高维回归的关键估计
0 个回复 - 262 次查看 摘要翻译： 提出了一种新的高维线性回归模型估计方法。它允许非常弱的分布假设，包括异方差性，并且不需要关于随机误差方差的知识。该方法仅基于线性规划，因此它的数值实现比已知的使用圆锥曲线程序的技术更快，并允 ...2022-3-11 17:37 - nandehutu2022 - Forum
0 个回复 - 262 次查看 摘要翻译： 提出了一种新的高维线性回归模型估计方法。它允许非常弱的分布假设，包括异方差性，并且不需要关于随机误差方差的知识。该方法仅基于线性规划，因此它的数值实现比已知的使用圆锥曲线程序的技术更快，并允 ...2022-3-11 17:37 - nandehutu2022 - Forum
高维回归Lasso之Stata操作案例
1 个回复 - 6297 次查看 套索估计量（Lasso）之简要回顾 所谓 “高维回归”，指的是回归的样本容量 n 小于变量个数 p 的情形；比如，样本为 100 个病人，而每个病人有 2 万个基因。此时由于存在严格多重共线性，无法使用 OLS，而套索估计 ...2020-9-7 16:42 - 李壮壮儿 - Stata专版
1 个回复 - 6297 次查看 套索估计量（Lasso）之简要回顾 所谓 “高维回归”，指的是回归的样本容量 n 小于变量个数 p 的情形；比如，样本为 100 个病人，而每个病人有 2 万个基因。此时由于存在严格多重共线性，无法使用 OLS，而套索估计 ...2020-9-7 16:42 - 李壮壮儿 - Stata专版
当计量经济学遭遇机器学习（四）：高维回归之LASSO
0 个回复 - 2673 次查看 针对高维数据，岭回归通过在 OLS 目标函数中引入惩罚项（惩罚过大的回归系数），使得在严格多重共线性的情形下仍能得到唯一解，而且可以降低方差、缓解过拟合（overfit）。然而，岭回归的回归系数一般不为 0，虽然这 ...2020-9-7 14:07 - 李壮壮儿 - 计量经济学与统计软件
0 个回复 - 2673 次查看 针对高维数据，岭回归通过在 OLS 目标函数中引入惩罚项（惩罚过大的回归系数），使得在严格多重共线性的情形下仍能得到唯一解，而且可以降低方差、缓解过拟合（overfit）。然而，岭回归的回归系数一般不为 0，虽然这 ...2020-9-7 14:07 - 李壮壮儿 - 计量经济学与统计软件
当计量经济学遭遇机器学习（三）：高维回归之岭回归
0 个回复 - 3390 次查看 高维回归的源起除了因果推断与处理效应，机器学习中将对计量经济学产生重大影响的另一方法为 “高维回归”（high dimension regression），比如 LASSO 系列的惩罚回归方法。这类方法有望在不久的将来渗透到计量经济学 ...2020-9-7 13:26 - 李壮壮儿 - 计量经济学与统计软件
0 个回复 - 3390 次查看 高维回归的源起除了因果推断与处理效应，机器学习中将对计量经济学产生重大影响的另一方法为 “高维回归”（high dimension regression），比如 LASSO 系列的惩罚回归方法。这类方法有望在不久的将来渗透到计量经济学 ...2020-9-7 13:26 - 李壮壮儿 - 计量经济学与统计软件
